Meta解釋了人工智能如何影響Facebook和Instagram用戶

Kristen Radtke / The Verge

Meta發(fā)表了一篇深入研究該公司社交媒體算法的文章，試圖解開如何向Instagram和Facebook用戶推薦內容的神秘面紗。Meta全球事務總裁Nick Clegg在近日發(fā)表的一篇博客文章中（https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__about.fb.com_news_2023_06_how-2Dai-2Dranks-2Dcontent-2Don-2Dfacebook-2Dand-2Dinstagram_&d=DwMGaQ&c=7MSjEE-cVgLCRHxk1P5PWg&r=dw2e4JzzRFP0oy67wemRptUsXL2ZPVFYhe6_kwsk1tY&m=o07kjwt_4UpoP_UuFpDrtm-ugj5VRvdx5iQqp31UTgIA8ToZy1_saEk3nAOH_MBV&s=VICLIGj_RAvZMM3fOM5jU2JLP46mcSDihRxeCuVoP6w&e=）表示，對其算法背后的人工智能系統(tǒng)的信息轉儲是該公司“更廣泛的開放、透明和問責精神”的一部分，并概述了Facebook和Instagram用戶可以做些什么來更好地控制他們在平臺上看到的內容。

Clegg在博客中說：“隨著生成人工智能等強大技術的快速發(fā)展，人們既對其可能性感到興奮，又對風險感到擔憂，這是可以理解的。我們認為，對這些關切作出回應的最佳方式是公開化?！?/p>

Meta推出了22種不同的說明卡片，向用戶具體解釋了該公司如何使用AI控制Instagram和Facebook的部分顯示內容，例如“發(fā)現(xiàn)”頁面和推薦關注用戶。

1. Gather Inventory：該系統(tǒng)收集遵守公司質量和誠信規(guī)則的“photos”和“reels”等公共Instagram內容。

2. Leverage Signals：人工智能系統(tǒng)將分析用戶如何關注類似的內容或興趣點，也稱為“input signals”。

3. Rank Content：最后，系統(tǒng)對上一步中的內容進行排名，將其預測用戶更感興趣的內容推到“Explore”選項卡中的更高位置。

卡片上說，Instagram用戶可以通過保存內容（表示系統(tǒng)應該向你展示類似的內容）或將其標記為“不感興趣”來鼓勵系統(tǒng)在未來過濾掉類似的內容，從而影響這一過程。用戶還可以通過在瀏覽過濾器中選擇“非個性化”來查看算法未專門為他們選擇的照片等。有關Meta的預測人工智能模型、用于指導它們的輸入信號以及它們用于對內容進行排名的頻率的更多信息，可通過其透明度中心獲得。

除了系統(tǒng)卡，這篇博客文章還提到了Instagram和Facebook的其他一些功能，這些功能可以告知用戶為什么看到某些內容，以及如何定制推薦。Meta正在“未來幾周”將“我為什么看到這個？”功能擴展到Facebook Reels、Instagram Reels和Instagram的Explore選項卡。

Meta還宣布，將在未來幾周內開始推出內容庫和API，這是一套面向研究人員的新工具，其中將包含來自Instagram和Facebook的大量公共數據。該數據可以進行搜索、探索和過濾，研究人員將能夠通過批準的合作伙伴申請訪問這些工具，首先是密歇根大學的大學間政治和社會研究聯(lián)合會（Inter-university Consortium for Political and Social Research）。Meta聲稱，這些工具將提供“迄今為止我們建立的任何研究工具中，對Facebook和Instagram上公開內容的最全面訪問”，同時幫助公司履行其數據共享和透明度合規(guī)義務。

這些透明度義務可能是推動Meta決定更好地解釋其如何使用人工智能來塑造我們看到和互動的內容的最大因素。近幾個月來，人工智能技術的爆炸性發(fā)展及其隨后的流行引起了世界各地監(jiān)管機構的關注，他們對這些系統(tǒng)如何收集、管理和使用我們的個人數據表示擔憂。